인터뷰 3줄 요약

- AI 활용 시각지능 기술로 일상 생활 속 문제를 해결한다!

- 한국전자통신연구원 시각지능연구실 윤기민 선임연구원

- AI 영상 탐지 기술로 불법 쓰레기 투기, 위급 환자, 불법 현수막까지 해결한 비결

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어떤 것을 해결하면 우리 생활이 좀 더 편리해질까? 

Q1. 자기소개 부탁 드립니다. 

안녕하세요. 한국전자통신연구원 시각지능연구실에서 근무하고 있는 윤기민입니다.

시각지능연구실에서는 이미지나 동영상이 담고 있는 정보들을 

인공지능을 통해 추출해서 활용하는 다양한 연구를 진행하고 있는데요.

예를 들면 이미지 안에 담긴 중요한 정보를 찾거나, CCTV와 같은 영상에서 

위험한 상황이나 혹은 행동들이 나타나고 있는지 기계 스스로가 이해하고 추출해서 

사람들이 이 정보를 다양하게 활용할 수 있는 연구를 진행하고 있습니다.

Q2. 현재까지의 경력 소개 부탁드립니다. 

서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 학부를 마치고, 

같은 학교 대학원 석박사 통합과정 과정으로 박사학위를 받았습니다.

졸업 후 기업, 스타트업, 정부출연연구소까지 다양한 곳에 이력서를 냈는데

정부출연 연구소에 가장 큰 매력을 느꼈습니다.  

학계에 욕심도 있었고 제가 개발한 기술이 실제로 활용되면 좋겠다는 바람이 있었는데요. 

두 마리 토끼를 다 잡을 수 있는 곳이 정출연 이라는 생각이 들었습니다.

졸업하는 시점에 마침 한국전자통신연구원(ETRI)에서 

제가 했던 연구와 방향이 맞는 분야를 채용하고 있었고

지원 후 입사하여 현재까지 7년째 근무하고 있습니다.

ETRI에서 학위 과정 때 했던 연구를 더 다양하게 펼칠 기회가 많았고요. 

스케일이 큰 연구에서 성과를 내면서 다른 곳에서 하기 힘든 경험을 

해볼 수 있다는 점에 만족하고 있습니다.

Q3. 연구를 하면서 기억에 남는 성과는 무엇인가요? 

2017년에 입사해서 ‘딥뷰(Deep View) 프로젝트’ 라는 연구과제를 수행하게 되었는데요. 

딥뷰 프로젝트는 시각지능 원천기술을 개발하면서 이를 응용하여 

실생활의 다양한 문제들을 해결하겠다는 목적으로 진행된 프로젝트였습니다.

CCTV 내에서 불법 쓰레기 투기 행위를 탐지하거나, 쓰러진 사람을 실시간으로 찾아 주는

응용연구에 참여해서 기술이전 등 다양한 성과를 낼 수 있었습니다. 

쓰러진 사람 탐지 기술은 대전시 CCTV 관제센터에 있는 시스템과 연동했고, 

중소기업에 기술 이전을 해서 해당 기능을 확장해 나가려는 계획을 하고 있습니다.

성과를 인정받아서 2019년, 2021년, 2023년 국가연구개발 우수성과 100선에도 선정되었고요.

2019년 ETRI 기술대상, 2023년에는 재난안전 연구개발 행정안전부 장관상까지 받았습니다. 

개인적으로도 2019년 신입직원상, 2021년 ETRI Journal Best Paper를 수상했습니다.

일상 생활과 관련이 있는 기술이다 보니 언론을 통해서도 많은 관심을 받았는데요. 

댓글로 ‘이 기술이 가능한 것이 너무 신기하다.’는 긍정적 피드백을 받은 게 인상 깊었습니다.

Q4. 기술이 실생활에 구현되면 어떤 변화가 가능해질까요? 

인공지능 정보를 활용해 위급 상황에 빠르게 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다.  

관제사 한 사람이 관리하는 CCTV가 수백 대가 넘기 때문에 모든 상황을 파악하기가 힘든데요. 

해당 기술이 구현되면 사람이 쓰러지는 위급상황을 자동으로 감지해 알려주고,

관제사가 이를 활용해 119와 경찰에 신고하여 빠르게 후속 조치를 할 수 있습니다.  

큰 사고로 이어질 수 있는 응급 상황에서 신속한 구조가 가능해집니다.

영상을 통한 불법쓰레기 투기 행위 탐지 기술의 경우에는 단속의 효과도 있겠지만, 

정책결정 과정의 근거자료와 예방 조치를 만드는 데 활용할 수 있습니다.

인공지능 정보를 통해서 특정 지역의 쓰레기 투기 등 범죄 문제를 통계적으로 파악하고 

우범지역에 대한 정책을 마련할 때 근거로 활용할 수 있습니다.

Q5. AI 영상 관련 기술의 향후 트렌드, 기술 전망은 어떠한가요? 

향후, 이미지 뿐만 아니라 음성, 텍스트 등 좀 더 다양한 정보들을 활용하는 

멀티모달 AI 관련 연구가 빠르게 발전할 것으로 예상됩니다. 

한 가지 사례로 현재 연구팀에서 ‘인공지능 모델의 학습 역량 강화 과제’를 진행하고 있는데요. 

관련 응용으로 도심에 설치되어 있는 불법 현수막에 대한 탐지 기술을 연구하고 있습니다. 

AI가 현수막 위치를 찾고, 현수막 이미지의 텍스트 내용을 추출, 학습하고 이해해서 

이것이 사전에 게시 신고된 내용인지, 불법적인 것은 없는지 판단해서 알려줄 수 있어요.

이를 바탕으로 통계자료를 만들고 도시미관을 해치는 불법 현수막 대응방안을 마련하는 데 

도움이 될 것으로 기대됩니다.

Q6. 딥페이크 등 AI를 악용하는 기술에 어떻게 대응할 수 있을까요?

최근, AI를 악용하는 사례 때문에 AI안전 기술에 대한 이슈가 부각되고 있는데요. 

딥페이크를 탐지할 수 있는 방어 기술을 연구하고 있지만 

이에 대응하는 기술이 개발되는 등 기술이 경쟁적으로 발전하고 있는 상황입니다.

딥페이크 이미지의 경우 너무 정교하기 때문에 검색엔진과 연결해 

딥페이크가 왜곡시킨 정보가 사실인지 팩트 체크를 하는 기술을 통해 대응할 수 있고요. 

이미지나 목소리 같이 다양한 정보들을 조합해서 찾아내는 방법도 가능할 것 같습니다. 

아직까지는 동영상의 이미지가 연속적으로 구동되면서 자연스러운지, 아닌지를 탐지하여 

딥페이크 영상을 잡아낼 수 있지만 관련 기술이 계속해서 고도화되는 만큼

방어 기술 역시 계속해서 발전할 필요가 있습니다. 

이를 위해, ETRI에서는 ’AI안전연구소’ 설립 계획을 세우고 있습니다.  

Q7. 우수한 성과를 내기 위해 중요한 역량은 무엇이며 이를 어떻게 준비하면 좋을까요? 

연구직에서는 결국 고쳐 나가야 할 것, 개선해야 할 것이 무엇인지를 

계속 고민하고 해결해 나가려는 생각이 중요합니다.

또 인공지능과 같이 사람들의 실생활과 밀접하게 연결된 것들은 

공학적인 관점에서 ‘어떤 것들이 필요할까? 어떤 것들을 해결하면 편리한 삶이 될까?’ 

라는 생각을 평소에 많이 해두면 도움이 되는 것 같아요. 

대학원 시절 동료들로부터 ‘문제를 최적화해서 효율적으로 풀려고 한다.’ 라는 칭찬을 받았었는데요. 

저는 어떤 문제에 들어가기 전에 생각을 많이 하고 해결방법에 대해 고민하는 것 같습니다. 

그리고 연구소에 와서는 혼자서 풀 수 없는 문제들이 많이 있어서 

연구팀에서 저도 많이 돕고 또 선배, 후배들에게 도움을 많이 받으려는 자세가 

문제를 해결하는데 많은 도움이 되었다고 생각합니다. 

Q8. 경력개발의 원동력이나 전문성을 쌓아가는 노하우가 있다면?

대학원 시절 국제 학회에서 다른 분들이 자신의 연구를 자랑스럽게 얘기하는 모습을 보면서 

저도 ‘다른 사람에게 자신 있게 소개할 수 있고, 상대방이 흥미롭게 들어줄 수 있는

연구 아이템을 갖고 싶다.’는 생각을 하게 되었습니다.

나만의 스토리를 만들겠다는 생각으로 좀 더 열심히 연구에 매진할 수 있었어요. 

그리고 내 연구에만 집중하기보다는 후배나 선배들이 뭐 하고 있는지 관심을 가지고 

질문하고 어깨 너머로 배우며 영역을 넓혀간 것이 도움이 된 경우가 많았어요. 

그렇게 알게 된 지식이 내 연구와 접점이 생기면서 새로운 아이디어가 떠오르더라고요.  

대가분들이 자신들의 연구 아이디어를 함축적으로 보여주는 TED 영상을 보고 책도 많이 읽으며

전공에 매몰되기보다는 다양한 영역에 관심을 두고 생활한다면 도움이 될 거라고 생각합니다.

Q9. 현직자로서 이공계 전공 후배들에게 조언 한마디 부탁드립니다. 

지도 교수님께서 ‘부지런하되 애쓰지 말라.’는 이야기를 해 주신 적이 있어요.

어떻게 보면 모순적인 이 말은 목표나 성취를 위해서  너무 애쓰다 보면 

오히려 더  불안하고 조급해질 수 있다는 의미입니다. 

연구라는 것이 장기 레이스라서 성공을 해도 과거의 영광이 되어버리고, 

실패도 지나고 보면 많은 경험과 노하우가 쌓인다고 생각합니다.

하루하루 주어진 연구에 집중하고 부지런하게 생활하다 보면 

좋은 연구자가 될 수 있다는 이야기를 해드리고 싶어요.